Il lavoro studia le proprietà previsive del modello structural theta, che rappresenta una estensione dei modelli di exponential smoothing. Questi ultimi sono ampiamente utilizzati in ambito previsivo, in particolare per la loro capacità di gestire un numero elevato di serie storiche. Le previsioni del modello proposto vengono valutate mediante la base dati M4, comunemente impiegata per comparare tecniche di previsione nel breve e medio termine, e che contiene serie storiche a differenti frequenze di variabili macroeconomiche, finanziarie, demografiche, e industriali.
I risultati mostrano che il modello proposto fornisce previsioni particolarmente accurate in presenza di serie storiche molto persistenti (quali ad esempio il tasso di inflazione) o non stazionarie (quali il PIL). Inoltre, il modello consente di ottenere previsioni puntuali più precise rispetto ai molteplici modelli alternativi considerati, anche più complessi dal punto di vista computazionale.
